Llama3.1 : Installation sur Serveur Local par Yann Delcambre - Performances Opti

Cette installation repose sur un serveur local hébergé sur un Mac Studio équipé de 64 Go de RAM, dédié à l'exécution de modèles de langage. Le système utilise le modèle Llama 3.1 comme base principale, sans entraînement de modèles personnalisés. L'infrastructure est optimisée par un logiciel Python maison pour le Retrieval-Augmented Generation (RAG), permettant d'intégrer des procédures internes. L'installation ne nécessite pas de GPU dédié, bien que le Mac Studio offre des performances suffisantes pour un traitement rapide, avec une vitesse de génération supérieure à 40 tokens par seconde. Le coût initial se situe entre 1000 et 3000 euros, équivalent à un ordinateur portable haut de gamme, sans frais de maintenance supplémentaires.

L'installation répond aux besoins professionnels d'une équipe de 20 à 50 personnes, en traitant des données confidentielles liées aux procédures de laboratoire. Les réponses générées offrent une expérience temps réel, grâce à la rapidité du système. L'absence de coûts opérationnels et la simplicité de maintenance en font une solution adaptée à un usage interne, tout en garantissant la sécurité des informations sensibles. L'installation est utilisée pour des applications concrètes, notamment l'accès et l'analyse de documents internes via le RAG.